#추론

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Claude 3.7 Sonnet과 하이브리드 추론의 미래

Anthropic Claude 3.7 Sonnet의 하이브리드 추론(표준+확장) 모드와 extended thinking의 실무 임팩트를 분석합니다.

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GRPO와 강화학습 기반 LLM 추론 능력 향상

DeepSeek에서 제안한 GRPO 알고리즘과 RL 기반 LLM 추론 훈련의 최신 동향을 분석합니다.

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Claude 3.7 Sonnet: Hybrid Reasoning의 실용화

Claude 3.7 Sonnet의 Extended Thinking 기능은 일반 모드와 추론 모드를 하이브리드로 제공합니다.

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Scaling LLM Test-Time Compute: 추론 시간의 가치

추론 시 더 많은 연산을 투입하면 모델 성능이 향상되는 Test-Time Compute Scaling을 분석합니다.

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Tree of Thoughts: LLM의 탐색적 추론

Tree of Thoughts는 LLM이 여러 추론 경로를 탐색하고 평가하여 더 나은 해답을 찾는 프레임워크입니다.

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Toolformer와 ReAct: AI Agent의 이론적 기반

ReAct는 LLM이 추론(Reasoning)과 행동(Acting)을 교차하며 문제를 해결하는 프레임워크입니다.

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Chain-of-Thought Prompting: AI에게 추론을 가르치다

Chain-of-Thought는 '단계별로 생각해봐'라는 간단한 프롬프트로 LLM의 추론 능력을 대폭 향상시킵니다.

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